python实现mean-shift聚类算法

本文实例为大家分享了python实现mean-shift聚类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、新建MeanShift.py文件 import numpy as np # 定义 预先设定 的阈值 STOP_THRESHOLD = 1e-4 CLUSTER_THRESHOLD = 1e-1 # 定义度量函数 def distance(a, b): return np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b)) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(distance, bandwidth): return (1 / (band Mean-Shift 聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据集的分组或聚类。在Python中，我们可以使用NumPy库来实现这个算法。在给出的实例中，作者创建了一个名为 `MeanShift.py` 的文件，其中包含了Mean-Shift聚类算法的实现。 我们定义了两个阈值常量：`STOP_THRESHOLD` 和 `CLUSTER_THRESHOLD`。`STOP_THRESHOLD` 是一个浮点数，用于决定点是否已经收敛，即当点的移动距离小于这个阈值时，我们认为它找到了其所属的簇中心。`CLUSTER_THRESHOLD` 是判断点是否属于某个簇的标准，如果点与簇中心的距离小于这个值，那么该点将被归入该簇。 接着，定义了两个关键函数：`distance()` 和 `gaussian_kernel()`。`distance()` 使用欧几里得距离计算两个点之间的距离，这是Mean-Shift算法中的基本度量方式。`gaussian_kernel()` 实现了高斯核函数，它根据距离和带宽（bandwidth）来计算权重，这个权重在计算点的新位置时起到重要作用，它能够使得离中心点近的数据点对更新中心点的位置影响更大。 核心类 `mean_shift` 包含了算法的主要逻辑。`fit()` 方法是算法的入口，接受输入数据点（points）和带宽（kernel_bandwidth），通过一个无限循环不断更新每个点的位置，直到所有点的移动距离都小于 `STOP_THRESHOLD`。`_shift_point()` 方法负责单个点的移动，根据其他所有点的高斯核加权平均更新该点的位置。`_cluster_points()` 方法则根据点与簇中心的距离关系，为每个点分配簇ID。 在调用部分，使用了 `sklearn.datasets.samples_generator.make_blobs` 来生成样本数据，然后调用 `MeanShift.py` 文件中的 `mean_shift` 类进行聚类，并使用 `matplotlib` 进行可视化展示结果。 Mean-Shift算法的关键在于高斯核和迭代过程，它通过不断移动数据点到其邻域内密度最大的位置，最终达到稳定状态，形成不同的簇。由于不需要预先指定簇的数量，所以它对于数据分布的适应性较强，特别适合处理非凸形状的簇。然而，带宽的选择对结果有很大影响，通常需要通过实验或使用如Silverman's Rule等方法来确定合适的带宽值。